英语偏正式动名复合词的语义研究

英语偏正式动名复合词数量繁多,语义极为复杂。笔者从CELEX、Marchand、Bauer和Gast等电子语料库中提取296个英语偏正式动名复合词作为研究对象,考察其结构义。研究发现:(1)复合词中名素有11种论元角色,动素既可为及物动词也可为不及物动词;(2)名素为工具类的复合词最能产,名素为方式类的复合词最不能产;(3)复合词的结构义共有15种类型。

BFS-CTC汉语句义结构标注语料库构建方法

根据现代汉语语义学,构建了一种层次化的句义结构模型.基于该模型构建了汉语句义结构标注语料库(Beijing forest studio-Chinese tagged corpus,BFS-CTC).利用自行开发的标注和管理工具,对模型中各个句义成分及其组合关系进行快速标注,降低培训工作量和标注成本.BFS-CTC涵盖了6种句式类型,约1万句,提供了符合现有规范的词法和句法标注信息与自定义规范的句义结构标注信息,便于词法、句法和句义的对照分析研究,以及语料的综合使用和横向分析.此外,BFS-CTC还具有较强的可扩展性,可在核心标注库基础上扩展生成其它扩展库和标注资源.

汉语句义结构模型及其验证

为解决计算机理解和表达汉语句义的问题,以现代汉语语义学理论为基础,探索和创建了一种计算机可计算、可扩展的汉语句义结构模型,该模型从句义层次上描述构成句子的词、子句、分句在句义中承担的句义任务,句子描述对象的时空特征、谓词的时态以及不同句义成分之间的组合关系等,形成了一种抽象句义的结构化表达形式;同时,提出了一种基于反向提问的句义结构模型验证方法,用疑问词替换语义格迭代构成问句,再对问句进行评价.实验结果表明,对简单句义、复杂句义和多重句义的反向提问正确率达到92.07%,充分说明句义结构模型的合理性.

融合词法和句法特征的汉语谓词高精度识别方法

为了对汉语谓词进行系统的研究,提出一种融合词法和句法特征、结合C4.5机器学习和规则进行谓词识别的方法.该方法对句子的词法信息和句法信息分别进行特征提取,通过词法特征提取得到句子中可疑谓词及其个数,使用人工总结规则对词法特征进行规则过滤,对符合规则条件的样本直接给出结果,融合不符合规则样本的词法和句法特征,使用C4.5进行分类得到谓词识别结果.实验中,采用谓词总量达到20 000条以上的BFS-CTC标注语料库进行特征和参数选择、句法特征验证、训练数据量选择和算法准确性等一系列的实验,对谓词识别效果的影响进行研究.结果表明:句法特征能有效提升谓词识别效果,随着训练数据量的增加谓词识别准确率趋于平缓,达到了99%的高准确率.

复合词的结构义与语文辞书释义——以“动+名”偏正式双音复合词为例

复合词词义,不仅显现其所含的语素义,还显示出其特定的结构义,且这种结构义具有隐含性。复合词结构义的研究与揭示,对语文辞书准确、科学地说解复合词的词义非常重要。文章以汉语"动+名"偏正式双音复合词为例,揭示了其隐含结构义的八种类型,说明了复合词结构义研究与语文辞书释义的关系,强调了复合词结构义研究的理论意义与实践价值。

BFS-CTC汉语句义结构标注语料库

句义结构分析是汉语语义分析中不可逾越的重要环节,为了满足汉语句义结构分析的需要,基于现代汉语语义学理论构建了一种层次化的汉语句义结构模型,定义了标注规范和标记形式,建设了一个汉语句义结构标注语料库BFS-CTC(Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus)。标注内容方面,基于句义结构模型的定义标注了句义结构句型层、描述层、对象层和细节层中所包含的各个要素及其组合关系,包括句义类型、谓词及其时态、语义格类型等信息,并且提供了词法和短语结构句法信息,便于词法、句法、句义的对照分析研究;语料库组织结构方面,该语料库包括四个部分,即原始句子库、词法标注库、句法标注库和句义结构标注库,可根据研究的需要,在词法、句法、句义结构标注的基础上进行深加工,在核心标注库的基础上添加更多具有针对性的扩展标注库,利用句子的唯一ID号进行识别和使用;语料来源和规模方面,语料全部来自新闻语料,经过人工收集、整理,合理覆盖了主谓句、非主谓句、把字句等六种主要句式类型,规模已达到10 000句。同其他语义标注库相比,BFS-CTC基于现代汉语语义学,提供了多层次的句义结构标注信息,兼容进行了词法和语法标注,各类标注既可以单独使用也可综合使用进行横向分析,可用于自然语言处理多方面的研究,进一步推动汉语语义分析的研究和发展。

融合句义结构模型的微博话题摘要算法

为了更快地从海量微博中获取话题的核心内容,提出融合句义结构模型的微博话题摘要方法.该方法利用句义结构模型抽取句子的语义格得到句子的语义特征,并基于LDA主题模型使用句义结构计算句子两两之间的语义相似度构建相似度矩阵,划分子主题类,得到句子的关联特征.融合句子的语义特征和关联特征,选取子主题内信息量最大的句子作为摘要结果.当压缩比为0.5%、1.0%和1.5%时,ROUGE值均明显优于对比系统.当压缩比为1.5%时,ROUGE-1值达到51.30%,ROUGE-SU*达到25.27%.实验结果表明:融合句义结构模型的分析方法能够深化句子的语义分析层次,提取的句义特征增强了语义信息的表达能力.综合考虑句子语义特征和关联特征的句子权重计算方法能够丰富句子的特征表示,减少语义信息丢失,使同类数据的语义相关性增强,有效降低了噪声的影响,从而提升摘要与话题的相关度.此外,所提出的方法处理不同话题的泛化能力较好,适用范围较广.

基于句义结构分析的中文人名消歧

针对现有很多基于人物属性特征的人名消歧方法不适用于文本本身特征稀疏的问题,提出一种基于句义结构分析中文人名消歧方法。通过句义结构分析提取人物关系特征词,根据提取关系特征构建社会关系图,并以人名实体的职业和所在单位等人物属性作为辅助特征,结合实体的特征信息进行关系聚类,将聚类的结果映射到文本中以实现人名消歧。通过句义结构分析提高了人物关系特征以及人物属性特征的准确率,实验结果表明,该方法可有效地提高中文人名消歧准确率。

融合句义特征的多文档自动摘要算法研究

研究是自然语言处理领域的关键问题之一,为使抽取的摘要更能体现多文档主题,本文在子主题划分的基础上,提出了一种融合句义特征的句子优化选择方法.该方法基于句义结构模型,提取句义结构中的话题、谓词等特征,并融合统计特征构造特征向量计算句子权重,最后采用综合加权选取法和最大边缘相关相结合的方法抽取摘要.选取不同主题的文本集进行实验和评价,在摘要压缩比为15%情况下,系统摘要平均准确率达到66.7%,平均召回率达到65.5%.实验结果表明句义特征的引入可以有效提升多文档摘要的效果.

语法的规律与例外

本文从多个角度探讨语法规律的性质。从表面上看,语法规律常常有例外,而实际上这些被看作“例外”的现象是属于不同类型的。对它们的正确认识,不仅可以帮助我们理解语法规律到底是什么,而且可以启发我们成功地找到语言现象背后的严格规律。本文讨论的范围包括语法规律的使用范围、语言的层次差异、统计性语法规律、语法规律的历史层次、结构赋义和词汇标记之间的相互作用等。

词(语素)义与结构义及其在语文辞书编纂中的处理原则

所谓词(语素)的结构义,是指词(语素)在特定的组合结构(包括语义结构与语法结构、复合词结构与句法结构)中所显示的临时意义。这种结构义具有对特定语言结构的依赖性与附加性。在汉语语文辞书编纂中,对这种结构义不认识、不关注是不对的,将其与词(语素)自身的常见的、稳定的意义相混淆,也是不对的。在语文辞书编纂中,只有正确认识、处理二者的关系,才能做到全面、准确地释义。

融合C4.5与SVM算法的汉语句义类型识别方法

选择50个词法和句法特征,进行了大量特征筛选实验,并基于筛选后的特征组合提出了一种融合C4.5和SVM的句义类型识别方法.该方法充分利用C4.5对多重句义的高精度识别和SVM对简单句义、复杂句义的高精度识别的特点,将C4.5与SVM分别识别的结果进行融合处理.给出最终的句义类型识别结果.识别结果表明,在BFS-CTC汉语标注语料库中,选取了4 500个句子,经十折交叉验证,句义类型的识别准确率达到92.1%.

融合句义分析的跨文本人名消歧

在构造文本特征空间的基础上,提出融合句义分析的三阶段人名消歧方法.该方法针对查询词常作为普通词出现的特点,在文本预处理后采用启发式规则的后处理方法判断查询词是否指人名,根据特征模板提取局部名实体特征及职业.通过句义结构模型进行句义分析,提取句义特征,利用词袋模型统计词频,构成三层特征空间,使用基于规则的分类和两阶段层次聚类算法实现人名消歧.引入重叠系数计算句义特征相似度,在CLP2012中文人名消歧语料上进行实验,F达到88.79%,证明了将句义分析应用到跨文本人名消歧的效果良好.

现代汉语中的对举结构

对举结构有内部对举和外部对举。对举后往往产生新的结构义,在意义上、功能上都具有整体性。对举结构充分体现了对称规律对语法规则的完善和制约作用。

义位函数理论的共时与历时分析

函数是从数理逻辑借来的概念,义位的成分义是由义位内部不同类型的义素组成的函数;义位的结构义是由义值(包括基义和陪义)和义域(包括多少域、大小域、伙伴域)以及内部的子类型组成的函数;义位的语境义则是由主体语境义、语言环境义、小背景义、大背景义、语境零义组成的函数。上述三种函数又共同构成义位的多元函数表达式。

“加以”的多元词汇化与语法化

多元词汇化与语法化是存在多重路径的语言演变现象。"加以"在现代汉语共时平面具有多功能性。历时上它经历了多元词汇化和语法化的四重演变,演变结果分别为:表"加上"义的动词、连词"加以"、表"施及"义的一般动词以及形式动词"加以"。其演变的主要机制和动因是去范畴化和介词并入。此外,连词"加以"的形成还与所在的句法结构密切相关,而形式动词"加以"的形成还与汉语动名互转的无标记性以及韵律等因素有关。在"加以"的多元词汇化和语法化中,除了句法结构等因素外,"加"的语素义对其演变路径、分化及其结果起着重要的推动作用。

现代汉语“好(你/一)个X”构式分析

汉语口语存在一个典型构式"好(你/一)个X"。在结构语义上该构式可以分化为三个小类:好(你)个+消极性词语NP;好(你)个+表人名词或短语NP;好(一)个+NP/VP。构式"好(你/一)个X"的构式义是"结构赋义"的结果,三个小类在语境适切性、定指与不定指、焦点结构及主观性等方面各有其独特的语用特点。基于真实文本语料分析了构式的外部结构关系,"好(你)个X"通常前置,而"好一个X"倾向于陈述维度,可前置也可后置。最后分析讨论了构式形成的几个可能动因,如类推、非常规语序、反向认知、叠加强化和去范畴化等。

汉语悖义结构的形成条件和语用价值——以“果然”、“果不然”的比较分析为例

"果不然"是在加强料定语气的作用下,由"果不出所料"和"果然"叠加组合并进一步缩略而来的。在现代汉语中,"果然"与"果不然"的意义基本相同,后者的使用范围和出现频率都不如前者,但它比前者具备更鲜明的主观色彩。"果不然"的产生与发展过程包含了汉语悖义结构的一般形成机制,其使用上的特殊效果也体现了悖义结构在语言中得以存在的语用价值。

基于语料库的“DO+限定词+V-ing”结构研究

本文利用语料库对英语中的“DO+限定词+V-ing”结构进行了研究,考察了其事件性宾语的三种不同限定词的形式以及使用特征,并对该结构的句法语义特征进行了探讨。

科技汉译英谓语动词的转换翻译

科技汉语动词句英译时,常需要转化为系动词或虚义动词谓语结构句,动词谓语转译为译句的补语、主语或宾语。谓语动词的转换翻译一般使译句正式庄重,语域提高,且适应不同的语用要求:转译为系动词谓语结构补语,是从语言而非言语角度,对语义内容作概括表述;转译为主语,是为恰当表述论述主题,或便于上下文的衔接和照应;转译为宾语名词,虚义动词结构为修饰语提供了自由的句法框架。